Python Imaging Library，简称 PIL，是 Python 最早也是最主要的图像处理库之一。

Pxhere 随着时间的推移，它经历了许多的变化，包括新增功能、性能优化和与各种操作系统的兼容性问题解决等。这篇文章将从发展历程、主要应用范围及实例中介绍 PIL 的历史。

PIL 的早期版本最初发布于1995年，由 Fredrik Lundh 开发，主要目标是提供一种统一的方式处理各种图像格式。在此之前，Python 在图像处理方面的功能十分有限，因为缺乏专门的库或者模块进行处理，使得开发人员要么需要依赖外部程序或者库，要么需要自己编写大量低层次的图像处理代码。

Lundh 发布的这个库具有简单易用的特性，它支持很多基础的图像操作，如打开图像、编辑图像、保存图像等。这些基本功能为后来的开发打下了基础。早在 PIL 1.0 版本，就开始支持包括 TIFF、JPEG、BMP、PPM、PNG 在内的多种图像格式的读写。

然而，随着画图应用的快速发展，PIL 1.0 版本显得力不从心。于是，在2000年，Lundh 发布了 1.1 版本。该版本增加了很多新的图像操作特性，如图像裁剪、缩放图像、旋转图像等，让用户可以更灵活的处理图像。此外，新版本还增加了一些新的图像格式支援，例如 GIF、PDF、PCX 等。

尽管 PIL 在 Python 社区内的应用日益广泛，但是其在2009年以后并未继续更新维护，这让许多用户开始寻找替代的图像处理库。

Lundh 在2011年发布了 PIL 的继承者 – Pillow。Pillow 的开发目的是为了改进并维护 PIL，以满足时代的要求。它继承了 PIL 的所有功能，并且更进一步添加了许多新特性和优化，这让 Pillow 比 PIL 更易用、更灵活、更强大。Pillow 不仅支持更多新的图像处理功能，比如更多图像的数据处理方式、图像滤镜等，而且还优化了 PIL 的一些性能问题，提升了处理图像的效率。

比如，我们在处理一张 RGB 格式的图像时，可以使用 Pillow 的 Image 模块打开图像，然后使用 transform 函数将图像进行任意形状的变换，例如旋转、缩放、平移和仿射等。

例如代码：

from PIL import Image

打开图像

img = Image.open(‘example.jpg’)

旋转图像

img = img.rotate(45)

保存图像

img.save(‘example_rotated.jpg’)

这个例子就能很好地演示 Pillow 如何简单且高效地处理图像。同样的操作在原始的 PIL 中会更为复杂，并且处理效率更低。

通过以上的介绍，无疑，可以看出 PIL 和其继承者 Pillow 在 Python 图像处理领域的重要地位，它们为开发者提供了强大的图像处理能力。尽管 PIL 的开发已经停止，但是其功能强大、简单易用等特性却在 Pillow 中得到了继续。今天，我们可以看到 Pillow 已经成为 Python 中最主要的图像处理库之一，越来越多的开发者开始使用 Pillow 进行图像处理工作。

以上就是对 PIL 库的发展历史的介绍。从最初的 PIL 1.0 版本，到后来的 1.1 版本，再到现在的 Pillow，图像处理库已经为 Python 开发者提供了非常完美的解决方案。通过 PIL 库，开发者可以方便地对图像更换颜色、调整大小、甚至进行更复杂的操作，如滤镜处理等。